如何在R语言中按条件将多列合并为单一Diagnosis列

现有如下结构的数据集：

Q11系列列记录受访者的疾病情况，每人仅能在一列选yes。需要生成名为Diagnosis的新列，规则如下：

• Q11_1为yes时填"Alzheimer"
• Q11_4为yes时填"Dementia"
• Q11_5为yes时填"Parkinson"
• Q11_6或Q11_7为yes时填"other"

尝试用tidyverse的ifelse编写了如下代码，但生成了多列而非单一Diagnosis列：

df %>% mutate(diagnosis= ifelse(Q11_1== "Yes", "Alzheimer", NA), ifelse(Q11_4 == "Yes", "Dementia", NA), ifelse(Q11_5 == "Yes", "Parkinson", NA))

期望得到的Diagnosis列结构如下：

求正确的R语言实现方法。

方法1：使用case_when（推荐，可读性更强） #

case_when是tidyverse中替代嵌套ifelse的更清晰方案，适合多条件分支判断：

library(tidyverse)

df <- df %>%
  mutate(Diagnosis = case_when(
    Q11_1 == "yes" ~ "Alzheimer",
    Q11_4 == "yes" ~ "Dementia",
    Q11_5 == "yes" ~ "Parkinson",
    Q11_6 == "yes" | Q11_7 == "yes" ~ "other",
    TRUE ~ NA_character_  # 所有不满足条件的情况填充NA
  ))

注意：要和数据中yes的大小写保持一致，原数据为小写yes，之前代码中写的大写Yes会导致匹配失败，需统一格式。

方法2：嵌套ifelse #

如果坚持使用ifelse，需将多个ifelse嵌套在同一个赋值语句中，而非拆分为多个参数：

df <- df %>%
  mutate(Diagnosis = ifelse(Q11_1 == "yes", "Alzheimer",
                    ifelse(Q11_4 == "yes", "Dementia",
                           ifelse(Q11_5 == "yes", "Parkinson",
                                  ifelse(Q11_6 == "yes" | Q11_7 == "yes", "other", NA)))))

方法3：长表转换法（适配多问题列场景） #

因为每人仅能选一个yes，可将Q11系列列转为长表后匹配诊断名称，适合问题列较多的场景：

df <- df %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("Q11_"), 
               names_to = "question", 
               values_to = "response") %>%
  filter(response == "yes") %>%
  mutate(Diagnosis = case_when(
    question == "Q11_1" ~ "Alzheimer",
    question == "Q11_4" ~ "Dementia",
    question == "Q11_5" ~ "Parkinson",
    question %in% c("Q11_6", "Q11_7") ~ "other"
  )) %>%
  pivot_wider(names_from = "question", values_from = "response")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brandon